1: ノチラ ★ 2017/07/27(木) 09:00:58.53 ID:CAP_USER
機械学習や深層学習(ディープラーニング)は人工知能技術の分野の一つです。様々なメディアで取り上げられ、書籍も多く出版されていますので、「なんとなく知っている」という方は多いと思います。

 一方、技術の可能性は感じていても、いざ自分の業務にどのように活用していくのか、どのように学んでいけばよいのか、悩まれている方も多いと思います。

エンジニアも機械学習を学ぶ

 製造業のエンジニアの方々にとっては、こうした新しい技術に対して、「自分たちが主である」というスタンスを持つことが大切です。「〇△人工知能」を買ってくれば、自分たちの課題が解決するわけではありません。

 機械学習の活用では一般に、課題の検討から始まって、自社にどんなデータがどれくらいの規模で存在し、期待できる効果はどの程度か、新たなデータ収集のコストはどれくらいか、といった分析を繰り返すサイクルが必要になります。

 従って、製造業のエンジニアの方々にとっては、「機械学習に関して基本的な理解を持ち、自分たちで活用できるくらいの技術力を持つのが良い」というのが、私の考えです。

 IT 企業、あるいはスタートアップ企業に依頼することを否定するわけではありませんが、依頼する側に、技術についての基本的な理解と活用する力がないと、なかなか成果があがらないのではないかと思います。
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/417263/072500138/

3: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 09:19:51.43 ID:Ujpq/Nx5
How to を他社にほいほい教えるわけがない

4: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 09:31:20.01 ID:ln1Hxw/C
エンジニアが機械学習を理解するのは、今後必須となるだろう
人・牛・馬で作業していた耕作地に耕耘機やトラクターを導入するのと同じ

5: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 09:45:35.22 ID:yLwJgykw
部長クラスが現場に丸投げだと、上手くいかないだろう

6: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 09:46:47.63 ID:o6JovW6B
Pythonでライブラリが使えさえすればいい

9: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 13:12:55.32 ID:1fZmlH3N
むずい
趣味でやってるがさっぱり

10: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 13:14:33.39 ID:1fZmlH3N
深層学習(DeepLearning)とは深い層の学習という名の通り、
多層のニューラルネットワークを用いた学習方法
単層パーセプトロン
順伝播型(ニューラル)ネットワーク

こんなもの関数にできんのか

12: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 13:23:47.15 ID:Aknn8TBs
データがないと何もできないから
ITエンジニアじゃなくて製造業のエンジニアがメインになるのはその通りだな

13: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 13:37:09.67 ID:KzeMZC6/
いつになったら天気予報は自動化されるのか
統計駆動なんだから得意分野だろ

14: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 14:21:05.09 ID:8MPOWO6s
統計を用いた最適化アルゴリズムだからな
同一の質を持つ十分なデータ量がある場面でないと使えん

数学モデルや実装はやればできる程度で大したことない
問題は因子の設計がヒューリスティックであったり、最適化の罠があること
学ぶならそこもやらんとな

16: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 18:25:48.72 ID:VdwOom+w
>>14
ヒューリスティックは
古典的な機械学習の課題だよね

ディープラーニングなんて使わなくても
古典的な機械学習で解決できる問題は
たくさんある。

17: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 19:06:43.99 ID:QTdpakZG
>>14はそもそも古典的な機械学習に対する認識

15: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 15:11:47.31 ID:dTWpxXK+
今のYahoo画面。若い男性の骨折が1度に二つも掲載されている。
https://twitter.com/onodekita/status/720207084432699393

今、フクシマは安全だと主張している人間は、
「当時は危険だという知見はどこにもなかった」 と開き直るだろう
https://twitter.com/onodekita/status/818797635544846336

プルトニウムよりも、花粉、黄砂の方が遙かに重い。
なぜ、「プルトニウムは重いから飛ばない」などという、
嘘っぱちを物理学者が平気で発言できるのか
https://twitter.com/onodekita/status/888727140589420544

原発の安全性を数字で説明しても分からない人にはどうすれば?
⇒事故を起こしてもわからない理系バカ
https://twitter.com/onodekita/status/856970491138985984

『・・僕が見た範囲では、テレビに出演した原子力関係の専門家たちの発言は、
 いずれもおおむね正確なものだった。 その一方、危険を煽り立てているのは、
 明らかに科学知識の欠如した人たちである・・』(とんでも学会)
https://twitter.com/pandasukidesu/status/425619179811532800

一体、今はどう思っているんでしょうかね。
と学会が、トンデモそのものであることを311で満天下にさらけ出してくれました。
https://twitter.com/onodekita/status/425619789063532544

おのできた

福島第二原発に5年、本店原子力技術課安全グループに2年の勤務歴
現在の職業は、暇な・・開業医
sssp://o.8ch.net/wl0y.png

18: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 21:40:29.56 ID:7bxb5irt

19: 名刺は切らしておりまして 2017/07/27(木) 22:43:39.08 ID:jaH5eGrv
使いみちとかも知らないとか馬鹿か

22: 名刺は切らしておりまして 2017/07/29(土) 12:54:59.04 ID:z2UZ9zMW
猫、犬、馬・・・の画像を見せて
犬!と答えてもらうのはいいけど

それで?

23: 名刺は切らしておりまして 2017/07/29(土) 13:00:30.32 ID:lwPVzJp7
>>22
まぁ、あんたには関係のない話題だよ

24: 名刺は切らしておりまして 2017/07/29(土) 13:34:05.28 ID:5Z3SR74i
俺はこの分野の専門だが>>22の方がセンスはある。
使い道ってのは大事。技術馬鹿はたくさんいるが、ちゃんと応用まで考えられる人材は少ない。

31: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 03:26:42.57 ID:MBZipToX
>>22
防犯カメラに残った画像を入力して何国人の可能性が高いかを答えさせるだけでも、
すごく直接的な応用だと思わないか?

25: 名刺は切らしておりまして 2017/07/29(土) 14:08:15.73 ID:r6UsqLhP
進歩が早いからなあ~
GANなんてすげぇッって思うけど、
自分の業務へどう応用すべきか、すぐには思いつかないわ

26: 名刺は切らしておりまして 2017/07/29(土) 15:30:43.62 ID:zW83tjOl
機械学習やらIoTやらビッグデータやら
いろいろバズってるけど結局それを何に使うの?

29: 名刺は切らしておりまして 2017/07/29(土) 19:12:13.74 ID:r6UsqLhP
>>26
金儲けのタネだから誰もこんな所に書かないと思うよ

30: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 03:18:28.68 ID:mFdq5Ug4
>>26
知識や経験で判断できるものは全て
金儲け医療金融製造業物流
判断を含むものまでデーターが用意できる既知の事象なら
人間の精度や正確性を超えて識別判定可能

27: 名刺は切らしておりまして 2017/07/29(土) 15:36:09.71 ID:aLeDhryA
先生を準備するのが大変

28: 名刺は切らしておりまして 2017/07/29(土) 15:42:32.52 ID:I15ASKie
今学習してるけど深層学習の基本は統計学。回帰直線を求める手法の拡張版。それをコンピューターにやらせる。応用は無限。
まだ始まったばかりでこれから発展して行く。

32: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 03:43:25.43 ID:r/RUg/yv
体系的に勉強した人がいない事が問題。
例えば部分的に機械学習だけ、最適化手法だけ、を勉強する人が多い。
調査設計やデータ取得方法が優先順位的に上なのだが、何故か数学しか重視されないね。

ゴミデータはどう弄っても結果はゴミなんだよなあ。

33: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 03:48:45.85 ID:OR5+vXDP
>>32
体系的につっても体系なんて無いからな

34: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 04:04:31.41 ID:mFdq5Ug4
>>32
体系が与えられて学べると思ってるのがいかにも日本的
最近は各国で国家機関と大学、ベンチャーが絡んで
DLの特性を鑑みたデータ取得に躍起になってるよ

部分だけ見てる人はいない
それはそれで大事だと思うけど。

37: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 04:35:55.70 ID:OR5+vXDP
数学屋は理論しか分かってなくて、というのはそうなんだけど、
解析を頼む側に必要なのは旧来の統計学の知識じゃなくて、
機械学習の知識な。細かく知ってる必要はないけど、
せめて線形多重回帰ぐらいは数式まで理解できるぐらいじゃないとね。

「文系の何も分かってない人が」というが、別に理系でも同じ。
理系だから機械学習知ってるわけじゃないからね。

パソコン使ったこともない人がパソコンメーカーの社長はできない。
それと同じで機械学習とか人工知能やるなら、人に頼むにせよその知識はこれから必須。
逆にいえば今の日本企業はパソコン知らない人がパソコンビジネスしようとしているようなもので、
欧米に絶対勝てない。

41: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 05:06:03.19 ID:mFdq5Ug4
>このときは最小のサンプル数を達成するための計算が必要。ところで生物統計学の中身が

日本の研究者ってすぐこういうのに逃げたがるけど
データが必要で集めれば集めるほど性能上がるなら集めてしまおうってのが日本以外の研究者

44: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 05:26:53.69 ID:r/RUg/yv
>解析を頼む側に必要なのは旧来の統計学の知識じゃなくて、
>機械学習の知識な。細かく知ってる必要はないけど、

統計学と機械学習で区別する必要はないかと。どっちも使うので。
そうでないというのなら、統計学と機械学習の区別を教えてください。

45: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 05:32:48.61 ID:OR5+vXDP
>>44
本質的には区別する必要はないけど、
例えば平均・分散とかt検定とかは知ってる人は多くても、
機械学習って何やってるか知らない人は多いでしょ。
統計学=古典的な統計学の範囲
機械学習=いわゆる多変量解析
ぐらいの認識でいいよ。

あと機械学習には遺伝的アルゴリズムとかニューラルネットとか離散最適化とか、
そういうのも含めるから、そうなると統計学のサブセットとはいえなくなるだろうね。

48: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 05:40:08.31 ID:OR5+vXDP
あとさ、予測精度が悪いってのは、そもそも説明変数が予測に十分な情報を含んでないってことだ。
昔からの統計学を学んでもその解決策は教えてくれない。
機械学習を勉強することしかない。

51: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 05:51:17.25 ID:r/RUg/yv
>>48
両方必要だと思う。
デザインや設計は昔からの統計学、予測制度をあげるためには機械学習手法。
特にデータ収集にコストがかかる場合は。

50: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 05:51:01.34 ID:OR5+vXDP
別にDLじゃなくても数十~数百変数とかは当たり前でしょ。

56: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 06:50:47.37 ID:yFJy7lT0
ターミネーターを何回も見るべき

59: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 07:22:14.36 ID:cgJQAUE7
AI    「A案件よりB案件のほうが利益が出ます」
経営者 「Aは今までの付き合いがあるから切れないでもB案件は利益が出るなら進めよう」
現場  「人も金もよこさずにAとB同時に出来る訳ねえだろ」
経営者 「AIも従業員も使えねえな」

こんなのになるのが目に見えてるんだがw

64: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 11:04:02.17 ID:LUJJYTpd
例えば人工知能で宇宙船を作りたいとする

1つの宇宙船開発予算は、アポロ計画を例にすれば3兆円
これを直行法L36でサンプルをばら撒くとして108兆円

DLしたいからと標本10,000必要なら30京円が欲しい

まあアポロ計画は極端としても、標本1個データを集めるのに百万~千万円かかる工学領域は別に珍しく無い

65: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 11:14:31.17 ID:oZN9LbYD
瑕疵担保責任(かしたんぽせきにん)

納品されたシステム、プログラムに不具合があった場合、10年後でも無償で修理してもらうことが可能になった。

民法改正で事実上期限が「無制限」になった
不具合を指摘されたらすぐに行動をとるべし 納品物に不具合があれば損害賠償を請求される可能性もある

http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1706/26/news014.html
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/052601508/?rt=nocnt

改正法では欠陥に気付いてから1年以内にITベンダーに通知すれば、通知後5年以内は修正や報酬の減額などを求められるとしている

全ベンダーが泣いた民法改正案を解説しよう その1
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009.html
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009_2.html
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009_3.html

ポイント1:修補や損害賠償、契約解除の期限がなくなる

従来あった「瑕疵担保期間は引き渡しから1年」という考えはなくなる。
条文にある通り、注文者は成果物が契約の目的に適合しないことを発見したら、
その「発見したときから1年以内」ならさまざまな請求ができる。発見が10年後なら、11年後まで請求可能なのだ。

もっとも、現実のユーザーとベンダーの関係でも、たとえ契約書に「瑕疵担保責任期間は納品から1年と」明記されていても、
「2年目以降は不具合の修正に対応しない」と主張するベンダーはまれだ。多くの場合は、納品から何年たっても、
バグが見つかればユーザーのところに飛んで行き、無償で改修するだろう。

重大な脆弱性が現バージョンから発見されました。こちらでアップデートしたところ、起動ができなくなりました。
至急弊社に来て修正作業をお願いします。なおお金は払わない。また営業に損失が出たので損害請求もする。

客が瑕疵担保責任法の法改正を知ってくると思うから、今後5年無償保証をお願いされるだろう
営業がそれでも仕事を取ってこれるか?たぶん無理だろう。無限に直していたら赤字になる。
こういう保守に弱い言語、ころころ仕様が変わる言語は仕事として発生しなくなってくる。
これは変わり目だ。お前らも早く逃げたほうがいいぞ。RubyやPHPなど動的言語は確実に廃れる。
保守に強い言語のみ生き残れる。

67: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 17:17:54.33 ID:H8uAsahU
これもまたブームなんかねぇ
この先いろんな分野で試されて、DLでなんでもできるわけじゃないんですねと分かるまで10年くらいか

68: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 17:40:26.56 ID:zJQlLSJ7
ブームとして一定の成果は残しそうだよ
少なくとも従来の古典的な機械学習や統計学ではダメだったお金になる所で一定の実用化が見込める所まで来てるから
各国で凄いお金が注ぎ込まれてる

このスレ見ても分かるように日本だとディープラーニングを理解出来ない
従来の古典的な統計分析屋が大きな顔して新技術の登場を排除しようとするから
完全に出遅れてるね

しょうがないからプリファードネットワークみたいなベンチャー立ち上げて
一部の人達が頑張ってる

71: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 19:44:13.21 ID:6cluQOqI
>>68
>従来の古典的な統計分析屋が大きな顔して新技術の登場を排除しようとするから
ラーニングを理解出来ない
多分そうじゃなくて、「全ての」民間企業の諸問題に応用するには、ディープラーニングは金を食い過ぎるからだよ

サンプリングだけで千億~1兆円かかるなんて言われたら、Alphabetだって根を上げるさ

69: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 18:01:06.90 ID:QoKpPbsB
防犯カメラに映った人間が手配中かどうか判断するくらいはすぐに実装できんじゃね?

72: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 20:33:30.78 ID:XUIHJQjb
いそたあねつとの黎明期言う愚か者はイラン
明らかにパラダイムシフト

だって、ロジックを解明できなくても結果が出るんよ?

73: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 21:47:27.69 ID:j6xYnc3w
データ取るのに金がかかるって、、、
スマホで取れば一発じゃん

74: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 21:56:59.08 ID:OR5+vXDP
データ取るのに大金がかかるって臨床試験とかぐらいだろ。
銀行、証券、保険、流通、小売、外食、Eコマースとか大量の高質なデータ持ってるんだから、
それを使って解析するってほうが今は重要だよ。

75: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 21:59:05.66 ID:4yM71xcQ
日本の研究者ってすぐにやらない理由、出来ない理由を探しに走るよな
自分持ってる既存技術で誤魔化すために

76: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 22:07:42.72 ID:7jJQiOXi
DLでどこまでできるかが分からない以上、専門家でもないのに手放しに褒め称えて流れに乗ろうとするのは愚かだな
たくさんある今学ぶべき新技術のうちの一つって位置づけで十分

79: 名刺は切らしておりまして 2017/08/01(火) 21:03:24.26 ID:dyZxUH9d
>>76
確かにね。
DLの致命的欠点が判ったから今後は棲み分けが進むと思うよ。

77: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 22:32:28.93 ID:4yM71xcQ
でかい顔してる従来の統計学や機械学習の専門家が要らなくなっちゃうからな
否定するのに必死

78: 名刺は切らしておりまして 2017/07/30(日) 22:51:41.46 ID:pYMEWVim
モーガンと宇宙 S6 「マトリックス的世界」
http://www.nicovideo.me/watch/sm30397912

80: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:10:43.61 ID:mlt0Wudw
ディープラーニングの致命的欠点て何?
聞いた事ないな

81: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:17:43.61 ID:hRAoBH32
>>80
作った奴が結果ありきで誘導できちゃうこと
それを明確に否定できないから、全体の信頼性が損なわれる

82: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:18:14.89 ID:hTQVJiuR
google囲碁は凡ミスして1敗したが
なぜ凡ミスしたかが人間にはわからない

87: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:44:16.87 ID:b5OL21ue
>>82
過去の学習データにない手を打たれた&全局的な思考をしてるわけではないため
と言われている

83: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:24:52.61 ID:mlt0Wudw
なんだ学会発表レベルの否定か
もっと実用上の致命的欠陥かと思った
過学習と汎化性能の関係でケチつけてるだけかよ

84: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:24:55.36 ID:hRAoBH32
技術として枯れてるものは、利点も欠点もはっきりしてる
枯れてないものは、天才と凡人で全然違うものになるから全部一括りできない
評価する仕組みがないから、評価できない

85: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:27:09.80 ID:BAkW121T
結局、技術の進化についていけない日本の高齢統計技術者が新しい黒船技術にケチつけてるだけじゃないかな

86: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:32:18.08 ID:hRAoBH32
若手がカビ生えた技術を嫌ってこれからはこの時代だっていうのはわかるから
結果だしてかえていけばいいじゃん
そのものを否定する奴おらんだろ

88: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:47:26.45 ID:8zzGBQ8G
ディープラーニングだって、内挿しか出来ないからなぁ…

90: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:53:20.98 ID:MacST5dc
>>88
それは問題設定次第
外挿に信頼性ないのは従来統計も同じ

89: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 11:51:02.93 ID:Id1IrVNm
上の方見るとそもそもここでの議論で古典的な統計推してる人ってベイズ推定の応用すら否定しそうな立場の方だから
ディープラーニングなんて議論が噛み合わなそう

91: 名刺は切らしておりまして 2017/08/02(水) 22:05:31.18 ID:IuMswb5L
人間が囲碁や将棋のルールを変えてしまえばAIなどなんの役にも立たない。
体の仕組みなんかそう簡単に変えられるものではないから例えば医学に
応用するのはいいだろうな。

93: 名刺は切らしておりまして 2017/08/03(木) 20:41:09.78 ID:Fm5021n+
>>91
変えたルールで走らせれば瞬く間に人間を超えるわけだが

92: 名刺は切らしておりまして 2017/08/03(木) 14:14:58.11 ID:W4+ckMTQ
むしろ独裁制を賞賛するAIはどんな方法で作られるのか興味あるなw

>【香港時事】中国共産党は「腐敗して無能」-。
>同国インターネットサービス大手・騰訊(テンセント)の人工知能(AI)対話プログラムがチャットで異例の共産党批判を展開し、同社が急きょサービスを停止する事態となった。2日付の香港紙・明報が伝えた。

>https://www.jiji.com/jc/article?k=2017080200817&g=int

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